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稀疏模型与MoE架构谁更胜一筹？全网观点大PK

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25-12-22

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99.9%权重为零！OpenAI稀疏模型

OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE

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48. 大模型优化技术：模型稀疏化

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60. DeepSeek-V3的技术揭秘之MoE篇(续)：不用“KPI考核”的专家自平衡之道

61. 速览：DeepSeek-V3.2-Exp

62. 混合专家模型（Mixture-of-Experts， MoE）基础入门

63. OpenAI新论文拆解语言模型内部机制：用「稀疏电路」解释模型行为

64. AI 十大论文精讲（七）：Switch Routing 如何破解 MoE 的路由、通信与稳定性三大痛点

65. Mamba作者团队提出SonicMoE：一个Token舍入，让MoE训练速度提升近2倍

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72. 一文解析MoE（混合专家）

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74. DeepSeek稀疏化之路：MoE-MLA-DSA

75. 论文笔记-MoE系列6: DeepSeekMoE

76. 唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力

77. 从原理到实现：一文读懂MoE架构

78. A Visual Guide to Mixture of Experts (MoE)-MOE架构学习

79. 大模型解密，第八章：突破规模瓶颈：稀疏混合专家模型 (MoE)

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81. ICLR 2024 | TESTAM：专家混合的时间增强型时空注意力模型

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83. 美团大模型LongCat中动态MOE的实现方式

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88. 一文图解混合专家模型 (MoE)

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91. 字节Seed GatePro：无参数MoE 专家选择优化方法总结

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